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Thèse de doctorat en neurosciences cognitives H/F

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : lundi 23 mai 2022

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Informations générales

Référence : UMR5105-GUYOMN0-032
Lieu de travail : GRENOBLE
Date de publication : lundi 11 avril 2022
Nom du responsable scientifique : Monica BACIU
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Contexte scientifique. L'intégration des données multimodales pour élucider les processus et les réseaux neuronaux qui sous-tendent la cognition et le comportement, représente un défi majeur des neurosciences cognitives. Ceci s'associe à un changement actuel de paradigme, avec des modèles neurocognitifs qui considèrent que les comportements humains sont rendus possibles par des interactions complexes entre les fonctions cognitives. La fusion (intégration) de données multimodales pourrait non seulement compenser les limites de chaque modalité, mais aussi de détecter des caractéristiques qui sont intrinsèquement multimodales.
Objectifs et programme de recherche. Ce travail de recherche se situe à l'interface entre du langage et la mémoire déclarative et adresse la question de leur union interactive dans une perspective multimodale et intégrative, avec les méthodes d'intelligence artificielle. Le projet aura deux dimensions, neurocognitive et neuro-computationnelle. Sur le plan neurocognitif, l'objectif est de valider et enrichir ce nouveau cadre théorique L∪M langage-union-mémoire que nous avons développé récemment (Roger et al., 2022) et qui consiste en à considérer que le langage et la mémoire sont deux fonctions inséparables et que leur évaluation doit se faire de manière conjointe interactive, plutôt qu'isolément. Le projet aura également une dimension transcognitive pour tenter d'explorer ce cadre en condition normale et pathologique. Sur le plan neuro-computationnel, nous utiliserons plusieurs méthodes d'analyse (machine learning non-supervisé, théorie de réseaux et deep learning) pour la fusion multimodale et développerons l'apprentissage par transfert dans le cadre de l'IA deep learning. Les biomarqueurs multimodaux (neuropsychologie, neuroimagerie fonctionnelle et anatomique) ont été acquis dans nos travaux précédents.

Contexte de travail

Environnement de travail. Le travail de thèse sera réalisé au LPNC UMR CNRS 5105 (https://lpnc.univ-grenoble-alpes.fr/) sous la direction de Monica Baciu (https://lpnc.univ-grenoble-alpes.fr/membre/monica-baciu) et une équipe coordinatrice composée de Sophie Achard LJK (https://mistis.inrialpes.fr/people/achard/) et Martial Mermillod LPNC (https://lpnc.univ-grenoble-alpes.fr/membre/martial-mermillod). La/le doctorant(e) travaillera en équipe avec des chercheurs, ingénieurs, post-doctorants, doctorants et étudiants M2R. Il/elle interagira avec les chercheurs et spécialistes du programme Cerveau & Cognition de l'UGA IDEX. Il/elle sera inscrit(e) à l'école doctorale EDISCE https://edisce.univ-grenoble-alpes.fr/ dans la spécialité Sciences cognitives, Psychologie Cognitive et Neurocognition.

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